本發(fā)明涉及水利工程，尤其涉及一種水利工程安全智能分析預(yù)警的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、水利工程是指通過人工手段，對(duì)水資源進(jìn)行開發(fā)、利用、治理和保護(hù)，以滿足人類生活和生產(chǎn)需要的工程,水利工程通常包括水壩、水閘、水電站、水庫(kù)、灌溉系統(tǒng)、防洪系統(tǒng)、供水系統(tǒng)等,水利工程是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)保障國(guó)家糧食安全、能源安全、生態(tài)安全、防洪安全和社會(huì)穩(wěn)定具有重要作用。

2、水利工程的安全管理尤為重要，它關(guān)系到人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全、國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)穩(wěn)定,因此，水利部門采取了一系列措施，包括加強(qiáng)水利工程的設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行和維護(hù)管理，建立完善的安全監(jiān)管體系，推廣應(yīng)用新技術(shù)、新材料、新工藝，提高水利工程的安全性和可靠性,同時(shí)，也積極開展水利工程安全智能分析預(yù)警系統(tǒng)的研究和應(yīng)用，以進(jìn)一步提高水利工程的安全管理水平。

3、然而，隨著水利工程規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜性的增加，水利工程的安全管理面臨著巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的水利工程安全監(jiān)控主要依賴于人工巡檢和簡(jiǎn)單的傳感器監(jiān)測(cè)，這種方式存在效率低下、實(shí)時(shí)性差、預(yù)警能力弱等問題。

4、鑒于此，本發(fā)明提出一種水利工程安全智能分析預(yù)警的方法和系統(tǒng)以解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種水利工程安全智能分析預(yù)警的方法及系統(tǒng)，全面反映了水利工程結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)性能和健康狀況，并進(jìn)行準(zhǔn)確地預(yù)警，為保障水利工程的安全運(yùn)行提供了有力的技術(shù)支持。

2、第一方面，本發(fā)明提供了一種水利工程安全智能分析預(yù)警的方法，包括如下步驟：

3、s1、分別獲取水利工程若干個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位在第一預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的m組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)；m是不為0的自然數(shù)；

4、s2、將各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

5、s3、分別提取各組第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的n類特征數(shù)據(jù)，將全部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，得到各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)；n是不為0?的自然數(shù)；

6、s4、利用綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)健康狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的健康狀態(tài)評(píng)估模型；

7、s5、獲取水利工程待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位的m組待測(cè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，將m組待測(cè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的健康狀態(tài)評(píng)估模型得到結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)判斷待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位的安全狀態(tài)，并觸發(fā)相應(yīng)的危險(xiǎn)預(yù)警。

8、進(jìn)一步，所述將各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，包括以下步驟：

9、s21、分別構(gòu)建各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的m組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)曲線圖；

10、s22、根據(jù)各個(gè)所述數(shù)據(jù)曲線圖獲取缺失數(shù)據(jù)位置并補(bǔ)充所述缺失數(shù)據(jù)位置處的數(shù)據(jù)得到完整數(shù)據(jù)；

11、s23、利用移動(dòng)平均法分別處理各組完整數(shù)據(jù)得到平滑數(shù)據(jù)；

12、s24、利用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)法分別剔除各組平滑數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，得到第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步，所述根據(jù)各個(gè)所述數(shù)據(jù)曲線圖獲取缺失數(shù)據(jù)位置并補(bǔ)充所述缺失數(shù)據(jù)位置處的數(shù)據(jù)得到完整數(shù)據(jù)，包括：

14、根據(jù)各個(gè)所述數(shù)據(jù)曲線圖獲取缺失數(shù)據(jù)位置；

15、確定與所述缺失數(shù)據(jù)位置相鄰的前一點(diǎn)位數(shù)據(jù)和后一點(diǎn)位數(shù)據(jù)；

16、根據(jù)前一點(diǎn)位數(shù)據(jù)和后一點(diǎn)位數(shù)據(jù)構(gòu)建缺失樣條函數(shù)；

17、根據(jù)所述缺失樣條函數(shù)計(jì)算缺失數(shù)據(jù)，并補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)位置處的缺失數(shù)據(jù)得到完整數(shù)據(jù)。

18、進(jìn)一步，所述利用移動(dòng)平均法分別處理各組完整數(shù)據(jù)得到平滑數(shù)據(jù)，包括：

19、預(yù)設(shè)平均移動(dòng)的窗口長(zhǎng)度；

20、從所述完整數(shù)據(jù)的第一個(gè)數(shù)據(jù)開始選擇對(duì)應(yīng)窗口長(zhǎng)度范圍的數(shù)據(jù)，并計(jì)算平均值；

21、保持窗口長(zhǎng)度不變向后移動(dòng)一個(gè)數(shù)據(jù)，再次計(jì)算平均值，重復(fù)執(zhí)行該步驟，直至窗口長(zhǎng)度范圍內(nèi)包含各組完整數(shù)據(jù)中的最后一個(gè)數(shù)據(jù)；

22、根據(jù)各組完整數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的所有平均值得到所述完整數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的平滑數(shù)據(jù)。

23、進(jìn)一步，所述利用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)法分別剔除各組平滑數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，得到第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，包括：

24、對(duì)不同的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)設(shè)置不同的數(shù)據(jù)閾值范圍；

25、分別利用標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)法計(jì)算各組平滑數(shù)據(jù)中各個(gè)數(shù)據(jù)的離散程度；

26、若所述離散程度超過設(shè)置的數(shù)據(jù)閾值范圍，則剔除對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，得到第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

27、進(jìn)一步，所述s3中，分別提取各組第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的n類特征數(shù)據(jù)，包括：

28、將各組所述第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)按第二預(yù)設(shè)時(shí)間進(jìn)行劃分，得到第二有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

29、分別提取各組第二有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的n類特征數(shù)據(jù)。

30、進(jìn)一步，所述將全部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合包括：

31、分別將各組第二有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)；

32、根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)構(gòu)建協(xié)方差矩陣；所述協(xié)方差矩陣為的矩陣；

33、計(jì)算所述協(xié)方差矩陣的特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量，將特征值從大到小排序，選擇排序在前s個(gè)的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行特征融合，得到綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)；其中，s為不為0的自然數(shù)，s小于n。

34、進(jìn)一步，所述選擇排序在前s個(gè)的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行特征融合，得到綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)，包括：

35、將前s個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量的所述特征數(shù)據(jù)定義為原始數(shù)據(jù)，分別計(jì)算各個(gè)原始數(shù)據(jù)的若干個(gè)目標(biāo)點(diǎn)；所述目標(biāo)點(diǎn)為與原始數(shù)據(jù)的距離小于預(yù)設(shè)值的其他原始數(shù)據(jù)；

36、根據(jù)原始數(shù)據(jù)和目標(biāo)點(diǎn)構(gòu)建權(quán)重函數(shù)對(duì)所有目標(biāo)點(diǎn)的的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，得到各個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)權(quán)重；

37、根據(jù)所述最優(yōu)權(quán)重計(jì)算得到每個(gè)原始數(shù)據(jù)的最小投影值；

38、根據(jù)所述最小投影值構(gòu)成低維向量，將所述低維向量作為綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)。

39、進(jìn)一步，所述根據(jù)結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)判斷待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位的安全狀態(tài)，并觸發(fā)相應(yīng)的危險(xiǎn)預(yù)警，包括：

40、分別預(yù)設(shè)各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的危險(xiǎn)區(qū)間；

41、當(dāng)待測(cè)健康評(píng)估數(shù)據(jù)位于任意一組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的危險(xiǎn)區(qū)間中時(shí)，判定所述健康評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位為危險(xiǎn)區(qū)域，并發(fā)出相應(yīng)的危險(xiǎn)預(yù)警。

42、第二方面，本發(fā)明提供一種水利工程安全智能分析預(yù)警的系統(tǒng)，包括：

43、數(shù)據(jù)處理模塊：用于分別獲取水利工程若干個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位在第一預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的m組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)；m是不為0的自然數(shù)；將各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位的各組結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；分別提取各組第一有效結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的n類特征數(shù)據(jù)，將全部特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，得到各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)；n是不為0?的自然數(shù)；

44、模型構(gòu)建模塊：與數(shù)據(jù)處理模塊連接，用于利用綜合結(jié)構(gòu)特征向量數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)健康狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的健康狀態(tài)評(píng)估模型；

45、輸出模塊：與模型構(gòu)建模塊連接，用于獲取水利工程待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位的m組待測(cè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，將m組待測(cè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的健康狀態(tài)評(píng)估模型得到結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)，根據(jù)結(jié)構(gòu)健康評(píng)估數(shù)據(jù)判斷待測(cè)檢測(cè)點(diǎn)位的安全狀態(tài)，并觸發(fā)相應(yīng)的危險(xiǎn)預(yù)警。

46、本發(fā)明實(shí)施例具有以下技術(shù)效果：

47、本技術(shù)通過對(duì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，有效減少了數(shù)據(jù)隨機(jī)異變，提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，確保了數(shù)據(jù)的完整性；

48、其中，通過對(duì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合特征提取和融合，全面反映結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)性能和健康狀況，提升評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性；

49、本技術(shù)通過對(duì)特征融合與主成分分析進(jìn)行特征降維，有效降低特征維度，減少冗余信息，提高模型的計(jì)算效率和泛化能力，增強(qiáng)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性；

50、本技術(shù)通過對(duì)采集的實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行模健康評(píng)估并預(yù)警能夠有效預(yù)防結(jié)構(gòu)失效和事故發(fā)生，保障水利工程的安全運(yùn)行，為保障水利工程的安全運(yùn)行提供了有力的技術(shù)支持。